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Anonymität (EX)


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Informationen zur Anonymität

Es gibt zwei Ebenen der Anonymität: grundlegend und verbessert. Die grundlegende Anonymität ist standardmäßig in jedem Dashboard aktiviert, während die erweiterte Anonymität für zusätzliche Schutzebenen aktiviert werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Basic vs. Verbesserte Anonymität.

Alle Änderungen, die Sie in den Anonymitätseinstellungen vornehmen, werden sofort auf Ihr Dashboard angewendet.

Tipp: Anonymität ist in Projekten für Engagement, Lebenszyklus, Puls und Ad-hoc-Mitarbeiterforschung verfügbar. Sie ist in allen EX-Lizenzen enthalten.
Achtung: Die Registerkarte „Anonymität“ in den Dashboard-Einstellungen ist nur für die Benutzertypen Administrator, EX-Administrator und Employee Insights-Admin verfügbar.

Basis vs. Verbesserte Anonymität

Grundlegende Anonymität

Grundlegende Anonymitätsschwellenwerte legen fest, wie viele Antworten für einen bestimmten Datenpunkt enthalten sein müssen, bevor sie in Ihrem Dashboard angezeigt werden können. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Privatsphäre der Antworten der Mitarbeiter zu schützen. Der Anonymitätsschwellenwert gilt für jeden Datenpunkt für Metriken (Günstigkeitsbewertung, Durchschnitt usw.), jedoch nicht für die Anzahl der Daten (Anzahl der Antworten).

Grundlegende Anonymität ist eine einfache Möglichkeit, Mitarbeiterantworten zu schützen und gleichzeitig Flexibilität bei der Datenanalyse zu ermöglichen.

Beispiel: Wenn Ihr Schwellenwert 5 ist und Sie 5 Antworten haben, sehen Sie, dass 3 Antworten von männlichen und 2 von weiblichen Personen stammen, Sie jedoch nur eine Favoritenbewertung für alle 5 Antworten zusammen sehen konnten.

Beim Hinzufügen von Filtern zu einer Seite können Sie Werte unterhalb des Schwellenwerts auswählen, aber Sie sehen keine Daten, bis der Gesamtwert aller in den Filtern ausgewählten Daten Ihren Anonymitätsschwellenwert erfüllt. Weitere Informationen finden Sie unter Filtern von Dashboards.

Beim Aufschlüsseln von Daten in einem einzelnen Feld werden alle Metriken unterhalb des Anonymitätsschwellenwerts ausgeblendet und die Anzahl wird angezeigt. Wenn Sie Daten in mehreren Feldern aufschlüsseln, werden sowohl Metriken als auch Anzahlen unterhalb des Anonymitätsschwellenwerts ausgeblendet.

Antwortraten -Widgets zeigen eine Anzahl unterhalb des Anonymitätsschwellenwerts an.

Achtung: Wenn Erweiterte Anonymität aktiviert ist, können Sie mit Organisationshierarchiefiltern keine Einheiten unterhalb des Schwellenwerts auswählen.

Verbesserte Anonymität

Zusätzlich zu den Funktionen, die von der grundlegenden Anonymität abgedeckt werden, fügt die erweiterte Anonymität zusätzliche Ebenen zu Filtern und Widget-Aufschlüsselungen hinzu, die die Anonymität in bestimmten Anwendungsfällen verbessern können. Bei verbesserter Anonymität gilt der Anonymitätsschwellenwert für alle Datenpunkte (Metriken und Anzahlen) für sensible Felder, jedoch nicht für Datenpunkte für nicht sensible Felder.

Verbesserte Anonymität bietet erweiterten Schutz für Mitarbeiterantworten und damit weniger Flexibilität bei der Datenanalyse.

Beispiel: Wenn Ihr Schwellenwert 5 ist und Sie 5 Antworten haben und Geschlecht ein identifizierbares Feld ist, können Sie nicht sehen, dass 3 Antworten von Männern und 2 von Frauen stammen, und Sie konnten nur eine Bewertung für alle 5 zusammen sehen.
Achtung: Wenn Erweiterte Anonymität aktiviert ist, können Sie mit Organisationshierarchiefiltern keine Einheiten unterhalb des Schwellenwerts auswählen.

Anonymitätsschwellenwerte

Der Anonymitätsschwellenwert bestimmt, wie viele Antworten für einen bestimmten Datenpunkt oder Kommentar enthalten sein müssen, bevor sie in Ihrem Dashboard angezeigt werden können. Datenpunkte können so breit wie ein Widget oder so spezifisch wie ein Balken innerhalb eines Diagramms sein.

Der Standard-Anonymitätsschwellenwert ist sowohl für Datenpunkte als auch für Kommentare auf 5 gesetzt.

Gehen Sie wie folgt vor, um Anonymitätsschwellenwerte anzuzeigen und zu ändern:

  1. Klicken Sie beim Anzeigen Ihres Dashboards auf Einstellungen.
    die Einstellungsdrucktaste oben im Dashboard
  2. Wechseln Sie zur Registerkarte Anonymität.
    Anonymität ermöglichen
  3. Legen Sie unter Minimale Antworten zum Anzeigen von Datenpunkten fest, wie viele Antworten erfasst werden müssen, bevor Daten in den Widgets angezeigt werden. Dieser Grenzwert wird auf alle Datenaufschlüsselungen in allen Widgets angewendet.
    Beispiel: Das folgende Bild zeigt ein Vergleichs-Widget, das nach der aktiven Organisationshierarchie aufgeschlüsselt ist. Wenn die Anzahl der Antworten für Einheiten unter dem Anonymitätsschwellenwert liegt, werden für diese Einheiten keine Daten im Widget angezeigt. Einheiten mit einer Antwortanzahl oberhalb des Anonymitätsschwellenwerts zeigen Daten wie gewohnt an. Da die Anzahl der Antworten für die Einheiten Mary Shelley und Mark Twain unter den Anonymitätsschwellenwert fällt, zeigt das Widget die Meldung „Zu wenige Antworten“ für diese Einheiten an.
    Bild eines Vergleichs-Widgets, das nach Organisationseinheiten aufgeschlüsselt wird. Für einige Einheiten werden zu wenige Antworten angezeigt, da die Anzahl der Antworten für die Einheit unter den Anonymitätsschwellenwert fällt.
  4. Legen Sie unter Mindestanzahl Antworten zum Anzeigen von Kommentaren fest, wie viele Antworten gesammelt werden müssen, bevor offene Textantworten in den Widgets angezeigt werden.

Verbesserte Anonymität ermöglichen

Verbesserte Anonymität kann auf Dashboard-Ebene aktiviert und deaktiviert werden, um die Anonymität zu verbessern.

Angenommen, das Team von Barnaby hat 15 Personen. Wenn wir uns die Engagement-Ergebnisse für sein Team ansehen, wissen wir nicht wirklich, wie jedes Teammitglied auf Fragen zur Effektivität seines Managers geantwortet hat. Angenommen, es gibt nur 2 Frauen in seinem Team. Regelmäßige Anonymitätsschwellen stellen sicher, dass wir die Antworten der Frauen nicht direkt sehen können. Wenn wir jedoch einen Geschlechtsfilter hinzufügen, können wir ziemlich gut erraten, was jede der Frauen in seinem Team zu sagen hatte. Eine erhöhte Anonymität spürt Disparitäten dieser Art. Sie stellt sicher, dass Daten aus Gruppen, die die Anonymitätsschwelle nicht erfüllen, mit der nächstkleineren Gruppe kombiniert werden, um ihre Antworten auszublenden, wenn Daten aufgelöst oder Filter verwendet werden.

  1. Klicken Sie beim Anzeigen Ihres Dashboards auf Einstellungen.
    die Einstellungsdrucktaste oben im Dashboard
  2. Wechseln Sie zur Registerkarte Anonymität.
    Verbesserte Anonymität aktivieren
  3. Aktivieren Sie Erweiterte Anonymität aktivieren.
Achtung: Wenn Sie mehrere Filter oder Aufschlüsselungen zusammen mit Filtern verwenden, kann die erweiterte Anonymität nicht vor allen indirekten Berechnungsszenarios geschützt werden. Dies liegt daran, dass die erweiterte Anonymität nicht alle möglichen Kombinationen von Filtern und Aufschlüsselungen vorhersagen kann.

Einstellungen auf Feldebene

Wenn Sie die erweiterte Anonymität aktiviert haben, können Sie den Grad der Anonymität für jedes Feld in Ihrem Dashboard anpassen, indem Sie Felder als Äußerst sensibel, Eher sensibel oder Nicht sensibel markieren. Dies ändert die Art und Weise, wie Ausbrüche in Widgets behandelt und angezeigt werden, und ermöglicht es Ihnen, Datenpunkte unterhalb des Beantwortungsschwellenwerts in einigen Feldern zu gruppieren und Datenpunkte unterhalb des Beantwortungsschwellenwerts in anderen Feldern auszublenden.

Es kann einige Dashboard-Felder geben, über die Teilnehmer identifiziert werden können, die als sensibel und als äußerst sensibel oder etwas sensibel gekennzeichnet werden sollten, während nicht sensible Felder als nicht sensibel gekennzeichnet werden sollten. Beispielsweise können die Beschäftigungsdauer, das Geschlecht und das Team, zu dem jemand gehört, alle verwendet werden, um herauszufinden, wer sie sind. Fragen, die in einer Employee Experience-Umfrage gestellt werden, sind jedoch fast immer nicht sensibel, mit Ausnahme demografischer Fragen wie Sprache, Bürostandort und Alter.

Wenn Felder als äußerst sensibel gekennzeichnet sind, werden die Daten von Gruppen, die die Anonymitätsschwelle nicht erfüllen, mit der nächstkleineren Gruppe kombiniert, um die Identitäten der Teilnehmer zu schützen. Wenn Felder als etwas sensibel gekennzeichnet sind, werden ihre Daten aus Gruppen, die den Anonymitätsschwellenwert nicht erfüllen, nicht angezeigt. Wenn Felder als nicht sensibel gekennzeichnet sind, erfolgt die Gruppierung nur, wenn Sie nach einem sensiblen Feld filtern oder aufschlüsseln.

Achtung! Der Schwellenwert für die Anonymität gilt nicht für Felder, die als nicht sensibel gekennzeichnet sind.

Um zu bearbeiten, welche Felder sensibel und welche nicht sensibel sind, gehen Sie wie folgt vor:

  1. Wechseln Sie zu Einstellungen.
    die Einstellungsdrucktaste oben im Dashboard
  2. Wählen Sie Anonymität.
    Anpassen der für die Anonymität verwendeten Felder
  3. Wählen Sie Einstellungen auf Feldebene anpassen.
  4. Verwenden Sie die Dropdown-Liste neben jedem Feld, um auszuwählen, wie sensibel es ist. Sie können zwischen folgenden Optionen wählen:
    • Äußerst sensibel: Diese Felder enthalten Informationen, die Teilnehmer identifizieren. Wenn ein Datenpunkt den Antwortschwellenwert unterschreitet, gelten erweiterte Anonymitätseinstellungen, und die Daten werden mit den nächstkleineren Datenpunkten gruppiert. Diese Felder wurden bisher als identifizierbare Felder bezeichnet.
      Tipp: Alle Metadatenfelder sind standardmäßig als extrem sensibel gekennzeichnet.
    • Etwas sensibel: Diese Felder enthalten Informationen, die Teilnehmer identifizieren können. Datenpunkte, die unter den Antwortschwellenwert fallen, werden nicht angezeigt, wie bei der grundlegenden Anonymität. Diese Option ist für Felder wie Datumsangaben oder Zeiträume nützlich.
      Tipp: Mit dieser Option ist es weiterhin möglich herauszufinden, welcher Teilnehmer eine bestimmte Antwort gegeben hat. Für mehr Sensibilität sollten Felder als äußerst sensibel gekennzeichnet werden.
    • Nicht sensibel: Diese Felder enthalten keine Informationen, die Teilnehmer identifizieren können. Es werden alle Datenpunkte angezeigt, auch wenn die Antworten unter den Antwortschwellenwert fallen. Diese Felder wurden bisher als nicht identifizierbare Felder bezeichnet.
      Tipp: Alle Fragenfelder sind standardmäßig als nicht sensibel gekennzeichnet.

    Dropdown-Listen neben jedem Feld zum Anpassen der Einstellungen auf Feldebene

  5. Klicken Sie auf Bestätigen.
  6. Um zur ursprünglichen Konfiguration zurückzukehren und alle Ihre Änderungen zu entfernen, klicken Sie auf Zurücksetzen.

Beispiel: In unserem Dashboard haben wir Engagement-Fragen nicht als identifizierbar gekennzeichnet, da sie nicht demografisch sind und nicht verwendet werden können, um ihre Teilnehmer in irgendeiner Weise zu identifizieren.

Hervorheben nicht sensibler Umfragefragen in Anonymitätseinstellungen

Angenommen, der Schwellenwert des Dashboards beträgt 5. Wenn wir eine Tabelle erstellt haben, die zeigt, wie Mitarbeiter auf ein nicht identifizierbares Feld reagiert haben, z. B. „Ich bin stolz darauf, den Mitarbeitern zu sagen, wo ich arbeite“, werden die Antworten nicht gruppiert. Sehen Sie unten, wie „Stimme überhaupt nicht zu“ erscheint, obwohl es nur 1 Antwort hat.

Horizontales blaues Balkendiagramm zeigt beschriebene Daten an

Beachten Sie, dass die Gesamtzahl der Antworten im Widget den Schwellenwert noch erreichen muss. Dieses Diagramm enthält insgesamt 90 Antworten. Wenn es weniger als 5 hätte, wäre das Diagramm leer, da das Standardverhalten des Anonymitätsschwellenwerts darin besteht, Daten in Widgets auszublenden, die den Schwellenwert nicht erfüllen.

Feldinteraktionen

Wenn Sie eine Tabelle oder ein Diagramm verwenden, um ein extrem sensibles oder etwas sensibles Feld mit einem nicht sensiblen Feld anzuzeigen, sollten Ihre Daten auf dieselbe Weise gruppiert werden, wie Sie die Daten übertragen. Die Gruppierungslogik wird konsistent basierend auf den Feldeinstellungen angewendet, unabhängig davon, welches Feld als Zeile oder Spalte konfiguriert ist.

Warnung: Wenn Sie zwei äußerst sensible Felder im selben Widget anzeigen, werden die Daten möglicherweise nicht symmetrisch transponiert.

Dashboard-Datenquelle(n) festlegen

Wenn Sie bei der Verwendung von Enhanced Anonymity auch historische Quellen in Ihrem Dashboard verwenden, ist es wichtig, zu den allgemeinen Dashboard-Einstellungen zu wechseln und die Seitenfilter auf die Daten des laufenden Jahres zu beschränken.

Seitenfilter nach Datenquelle einschränken

Andernfalls enthalten Dashboard-Filter, mit Ausnahme des Filters Organisationshierarchie, der standardmäßig die primäre Datenquelle ist, Daten aus allen Datenquellen in den Dashboard-Daten. Das bedeutet, dass historische Daten in die Antwortanzahl einbezogen werden können und Anonymitätsgruppierungen verzerren können. Wenn beispielsweise aktuelle und historische Ergebnisse für ein kleines Team anstatt nur für die Ergebnisse des laufenden Jahres gezählt werden, scheint das kleine Team größer zu sein, als es tatsächlich ist, und darf die Anonymitätsschwelle nicht unterschreiten. Das Einschränken der Filter auf die primäre Datenquelle (d.h. das aktuelle Projekt oder die Daten des aktuellen Jahres) behebt dieses Problem.

Filterverhalten

Tipp: Dies gilt nur für die erhöhte Anonymität.

Sobald Sie die erhöhte Anonymität aktiviert und Ihrem Dashboard einen Filter hinzugefügt haben, bestimmen Ihre Anonymitätseinstellungen, wie sich Filter verhalten.

Das Verhalten des Seitenfilters hängt von der Feldebeneneinstellung für jedes Feld ab:

  • Nicht sensible Felder: Mit diesen Feldern können Sie einen beliebigen Wert auswählen, auch wenn er unter dem Schwellenwert liegt.
  • Teilweise sensible Felder: In diesen Feldern können Sie nur Werte auswählen, die den Schwellenwert erfüllen oder überschreiten.
  • Äußerst sensible Felder: Diese Felder gruppieren alle Werte unterhalb des Schwellenwerts. Ergebnisse unterhalb des Schwellenwerts werden mit der nächstkleineren Option im Filter kombiniert, bevor eine Auswahl getroffen wird. Wenn Sie nur eine Gruppe haben, die unter den Schwellenwert fällt, wird diese mit der nächstkleineren Gruppe kombiniert, unabhängig davon, ob die nächste Gruppe den Schwellenwert erreicht oder nicht. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass ihre Daten auch dann geschützt werden, wenn nur eine Gruppe den Schwellenwert nicht erreicht.

Wenn Filter hinzugefügt oder entfernt werden, berücksichtigt die erweiterte Anonymität diese und ändert die Gruppierungen entsprechend.

Beispiel: Im Screenshot unten versuchen wir, nach Abteilung zu filtern. Da es sich um ein kleines Unternehmen handelt, haben Finanzen, Support und Personalwesen sehr kleine Teams, die unter der von uns festgelegten Anonymitätsschwelle liegen.

Dashboard nach Abteilung filtern

Sie werden sehen, dass sich Finanzen, Support und Personalwesen unter der Überschrift Gruppiert für Anonymität befinden. Wenn ich versuche, nur eine auszuwählen, werden beide automatisch ausgewählt. Wenn ich versuche, eine Auswahl aufzuheben, werden beide entmarkiert. Dies verhindert, dass Benutzer die Werte von Gruppen unter dem Schwellenwert ermitteln.

Filter für Organisationshierarchie

Organisationseinheiten, die den Anonymitätsschwellenwert nicht erfüllen, werden ausgegraut und mit einem Sperrsymbol versehen. Sie können keine Einheiten auswählen, die die Anonymitätsschwelle nicht erfüllen. Damit soll die Anonymität der Befragten geschützt werden.

Eine Einheit ist ausgegraut, da sie die Anonymitätsschwellenwerte nicht erfüllt, und neben der Einheit befindet sich ein Schildsymbol, um mehr zu erfahren.

Tipp: Der Organisationshierarchiefilter verwendet die Datenquelleneinstellung (falls festgelegt), um zu ermitteln, welche Einheiten ausgegraut werden sollen. Wenn die Datenquelleneinstellung nicht festgelegt ist, ist die Standardeinstellung die primäre Quelle (anstelle aller Datenquellen im Dashboard), was dazu führen kann, dass eine Einheit unerwartet ausgegraut wird.

Breakout-Verhalten

Tipp: Dies gilt nur für die erhöhte Anonymität.

Wenn die erweiterte Anonymität aktiviert ist, bestimmen die Einstellungen auf Feldebene für jedes Feld, wie Daten in Widgets angezeigt werden, in denen Daten in bestimmte Gruppen aufgeteilt wurden. Dazu gehören Linien-Widgets, für die eine X-Achsendimension definiert wurde, Widgets mit hinzugefügten Vergleichen, demografische Aufschlüsselungs-Widgets, Heatmap-Widgets und jede andere Widget-Konfiguration, die Gruppen isoliert, die kleiner als der Anonymitätsschwellenwert sein können.

  • Nicht sensible Felder: Diese Felder zeigen alle Datenpunkte (Metriken und Anzahl) an, auch wenn sie unter dem Schwellenwert liegen.
  • Teilweise sensible Felder: Diese Felder zeigen nur Datenpunkte (Metriken und Anzahl) an, die den Antwortschwellenwert erreichen oder überschreiten.
  • Äußerst sensible Felder: Diese Felder gruppieren alle Datenpunkte (Metriken und Anzahl) unterhalb des Schwellenwerts.

Die Ausnahmen von dieser Regel umfassen Widgets, die nach Organisationshierarchie aufgeteilt sind. Einige Widgets (Heatmap, demografische Auflösung) unterstützen einen Breakout Eine Ebene unter, der Daten für jede untergeordnete Einheit der aktuell ausgewählten Einheit im Organisationshierarchiefilter anzeigt. Andere Widgets (Antwortraten, Vergleich, Blasendiagramm) unterstützen den Drilldown in die Hierarchie, zeigen Daten für jede Einheit an und ermöglichen dem Benutzer, sie auszuwählen. Für Widgets, die nach Organisationshierarchie aufgeschlüsselt sind, wird Erweiterte Anonymität nicht angewendet. Das bedeutet, dass keine Einheiten zur Anonymität gruppiert werden.

Wenn Sie die Kennzahl in einen durchschnittlichen Interaktionswert oder einen NPS ändern würden, würde eine verbesserte Anonymität Sie daran hindern, die kleinsten Bürodaten zu ermitteln, da Dashboard-Benutzer die Daten dieses Büros nicht isolieren können. Dies ist beispielsweise dann sinnvoll, wenn wir nicht möchten, dass die Bewertungen jedes Mitglieds des kleinsten Büros einfach berechnet werden.

Beispiel:

Im folgenden Beispiel hat unser Dashboard eine Anonymitätsschwelle für das Feld „Land“ festgelegt, um Antworten von Mitarbeitern in kleinen Büros zu schützen. Im Widget unten haben wir die Y-Achsendimension eines Balkendiagramms auf das Land festgelegt, in dem sich das Büro des Mitarbeiters befindet. Australien und Mexiko haben sehr kleine Büros, unterhalb der Anonymitätsschwelle, die wir festgelegt haben. Dadurch wurden ihre Antworten zusammengefasst.

Widget nach Land aufgeschlüsselt, zur Anonymität gruppiert

Wenn Sie die Kennzahl in einen durchschnittlichen Interaktionswert oder einen NPS ändern würden, würde eine verbesserte Anonymität Sie daran hindern, die kleinsten Bürodaten zu ermitteln, da Dashboard-Benutzer die Daten dieses Büros nicht isolieren können. Dies ist beispielsweise dann sinnvoll, wenn wir nicht möchten, dass die Bewertungen jedes Mitglieds des kleinsten Büros einfach berechnet werden.

Mehrere Aufschlüsselungen

Einige Widgets werden für mehrere Dimensionen aufgeschlüsselt, z. B. können Sie mit Linien- und Balken-Widgets sowohl einen X-Achsenwert als auch eine Datenreihe hinzufügen, und in Tabellen können Sie sowohl Zeilen als auch Spalten hinzufügen.

Je mehr Daten Sie ausgliedern, desto kleiner kann jede Kategorie werden und desto mehr Kategorien werden unter Anonymität gruppiert. Und da es nun zwei Dimensionen für die Aufschlüsselung gibt, kann es verschiedene Kombinationen von Kategorien geben, die für die Anonymität gruppiert werden müssen. Daher werden Kategorien, die für Anonymität gruppiert sind, als Für Anonymität gruppiert bezeichnet, und Sie können den Mauszeiger darüber bewegen, um zu ermitteln, welche bestimmten Kategorien gruppiert wurden.

Sie werden auch feststellen, dass Anonymitätsgruppen in der Legende als Gruppiert für Anonymität gekennzeichnet sind, nicht als zusammengesetzter Name. Dabei soll berücksichtigt werden, wie sich Gruppierungen aufgrund des Zusammenspiels mehrerer Aufschlüsselungen ändern können, und um zu lange Bezeichnungen zu vermeiden.

Beispiel: Dieses Dashboard hat einen Schwellenwert von 5. In der Grafik unten haben wir die Länder, in denen unsere Mitarbeiter arbeiten, nach Abgangsrisiko aufgeschlüsselt. Wir sehen einen hellgrünen Block für Mexiko in der Leiste Geringes Risiko, aber nicht in der Leiste Hohes Risiko.

Wenn wir die Blöcke Gruppiert für Anonymität für jeden Balken hervorheben, stellen wir fest, dass es einen Unterschied gibt: Mexiko wurde mit Japan und Polen in der Leiste mit hohem Risiko gruppiert, aber nur Japan und Polen wurden in der Leiste mit niedrigem Risiko gruppiert.

Sehen Sie sich den Screenshot unten an. Bei hohem Risiko hat Mexiko keine individuellen Daten ( ), aber Japan + Mexiko + Polen zeigt Daten an, da diese aus Gründen der Anonymität gruppiert werden (5). Unter Geringes Risiko erreicht Mexiko den Schwellenwert, daher muss es nicht gruppiert werden und zeigt Einzeldaten an (17), während Japan + Polen zusammen gruppiert werden (5).

in der ersten Bar: Japan, Mexiko und Poland werden aus Gründen der Anonymität gruppiert. In der zweiten Bar werden nur Japan und Poland gruppiert.

Grundlegende Anonymität

Wenn Sie Daten nach zwei oder mehr Feldern mit grundlegender Anonymität aufschlüsseln, wird jedes der Aufschlüsselungsfelder separat betrachtet. Beim Aufschlüsseln von Daten in mehreren Feldern werden Metriken und Zähldatenpunkte unterhalb des Schwellenwerts ausgeblendet.

Bei der grundlegenden Anonymität werden Antworten ohne Wert (leer/null) nicht gezählt, wenn die Anzahl der Antworten mit der Anonymitätsschwelle verglichen wird. Damit sollen Fälle geschützt werden, in denen Umfrageteilnehmer, die möglicherweise nicht zur Beantwortung einer Frage berechtigt sind (z. B. Umfragelogik besagt, dass nur Manager eine Frage beantworten können), ihre Antworten auf die Anonymitätsschwelle angerechnet werden.

Verbesserte Anonymität

Bei der erweiterten Anonymität werden Antworten ohne Werte (leer/null) gezählt, wenn die Anzahl der Antworten mit der Anonymitätsschwelle verglichen wird.

Das Aufschlüsselungsverhalten für mehrere Felder hängt von den Einstellungen auf Feldebene für die beiden beteiligten Felder ab. Diese Tabelle zeigt, wie Daten bei doppelten Aufschlüsselungen zwischen verschiedenen Feldtypen ausgeblendet werden.

Nicht sensibel Eher sensibel Äußerst sensibel
Nicht sensibel Alle Datenpunkte (Metriken und Anzahl) werden angezeigt. Werte aus dem etwas sensiblen Feld werden ausgeblendet, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen. Werte aus dem extrem sensiblen Feld werden gruppiert, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen.
Eher sensibel Werte aus dem etwas sensiblen Feld werden ausgeblendet, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen. Alle Datenpunkte (Metriken und Anzahl) unterhalb des Antwortschwellenwerts werden ausgeblendet. Werte aus dem etwas sensiblen Feld werden ausgeblendet, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen, und Werte aus dem extrem sensiblen Feld werden gruppiert, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen.
Äußerst sensibel Werte aus dem extrem sensiblen Feld werden gruppiert, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen. Werte aus dem etwas sensiblen Feld werden ausgeblendet, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen, und Werte aus dem extrem sensiblen Feld werden gruppiert, wenn sie unter dem Schwellenwert liegen. Datenpunkte unterhalb des Antwortschwellenwerts werden gruppiert.

 

Verhalten der Rücklaufquoten

Die Antwortquoten zeigen an, wie viele Antworten Sie erhalten haben und wie viel Prozent Ihrer Teilnehmerliste die Umfrage abgeschlossen haben. Diese Art von Daten wird von den Widgets Teilnahmeübersicht und Antwortrate gemeldet.

Standardmäßig betrachtet das Dashboard Antwortraten als vertrauliche Informationen. Das bedeutet, dass Antwortratendaten verwendet werden können, um Teilnehmer zu identifizieren. Um Ihre Teilnehmer zu schützen, unterliegen Antwortquoten der Gruppierung nach Anonymität.

Beispiel: Wenn Sie ein Antwortrate -Widget erstellen, können Sie ein Feld hinzufügen, um das Widget aufzuschlüsseln. Im Folgenden haben wir unsere Rücklaufquoten nach Ländern aufgeschlüsselt, was dazu geführt hat, dass Australien, Deutschland und Mexiko aus Gründen der Anonymität gruppiert wurden.

Widget „Antwortraten“ wie beschrieben aufgeteilt

Daher zeigen Antwortraten-Widgets dasselbe Aufschlüsselungsverhalten wie andere Widgets an. Wenn die Anzahl der Antworten unter dem Schwellenwert liegt, werden im Widget der Teilnahmezusammenfassung keine Daten angezeigt.

Tipp: „Rücklaufquoten“ ist kein verfügbares Feld auf der Seite Anonymität der Dashboard-Einstellungen. Daher können Sie dieses Verhalten nicht deaktivieren.
Tipp: Anonymität basiert auf der Anzahl der Antworten, nicht auf der Anzahl der Eingeladenen. Eingeladene Zählungen sind unabhängig bekannt, d. h., ein Manager weiß, wie viele direkt unterstellte Mitarbeiter in seinem Team sind. Daher benötigen die eingeladenen Anonymitäten keinen Anonymitätsschutz. Die erweiterte Anonymität bestätigt jedoch nicht die erwartete Anzahl. Wenn also Antworten auf anonyme Links vorhanden sind, wird die Anzahl nicht angepasst.

Wenn die erweiterte Anonymität aktiviert ist, hängt das Verhalten der Antwortraten von der Einstellung auf Feldebene für jedes Feld ab:

  • Nicht sensible Felder: Diese Felder zeigen alle Datenpunkte an, auch wenn sie unter dem Schwellenwert liegen.
  • Teilweise sensible Felder: Diese Felder zeigen nur Datenpunkte an, die den Antwortschwellenwert erreichen oder überschreiten.
  • Äußerst sensible Felder: Diese Felder gruppieren alle Datenpunkte unterhalb des Schwellenwerts.
Achtung: Die Vertraulichkeit wird nicht auf Antwortraten angewendet, wenn die erweiterte Anonymität deaktiviert ist. Das bedeutet, dass jeder Datenpunkt unabhängig von der Anzahl der Antworten angezeigt wird.

Anonymitätseinstellungen für die gesamte Organisation

Sie können die Anonymitätsschwelle für Ihre gesamte Organisation festlegen, um sicherzustellen, dass alle EX-Projekte denselben Datenschutzstandard erfüllen. Siehe Anonyme Antworten (Admin).

Häufig gestellte Fragen

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.